ELKI COPAC 实施

Question

我尝试在官方网站 (mouse.csv) 上提供的示例数据集上运行 COPAC ELKI 实现，但我得到一个 NullPointerException 异常，这让我认为我忽略了一些细节（真遗憾）。

例外情况如下：

任务失败 java.lang.NullPointerException 在 de.lmu.ifi.dbs.elki.database.ids.integer.DoubleDistanceIntegerDBIDPair.compareByDistance（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.distance.distanceresultlist.AbstractKNNHeap$Comp.compare（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.distance.distanceresultlist.AbstractKNNHeap$Comp.compare（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.utilities.datastructures.heap.TopBoundedHeap.add（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.database.query.knn.LinearScanRawDoubleDistanceKNNQuery.getKNNForObjectBenchmarked（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.database.query.knn.LinearScanRawDoubleDistanceKNNQuery.getKNNForObject（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.database.query.knn.LinearScanRawDoubleDistanceKNNQuery.getKNNForDBID（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca.KNNQueryFilteredPCAIndex.objectsForPCA（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca.KNNQueryFilteredPCAIndex.objectsForPCA（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca.AbstractFilteredPCAIndex.preprocess（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca.AbstractFilteredPCAIndex.getLocalProjection（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.index.preprocessed.localpca.AbstractFilteredPCAIndex.getLocalProjection（未知 来源）在 de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.clustering.correlation.COPAC.run（未知 源) 在 sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native 方法）在 sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57) 在 sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) 在 java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:616) 在 de.lmu.ifi.dbs.elki.algorithm.AbstractAlgorithm.run（未知来源） 在 de.lmu.ifi.dbs.elki.workflow.AlgorithmStep.runAlgorithms（未知 来源）在 [...]

这是我使用的参数设置：

-dbc.in [路径省略]/mouse.csv

-算法 clustering.correlation.COPAC

-copac.preprocessor localpca.KNNQueryFilteredPCAIndex

-copac.partitionAlgorithm gdbscan.GeneralizedDBSCAN

-dbscan.epsilon 0.00400000

-dbscan.minpts 3

谁能给我一些信息？

Answer 1

您必须为 kNN Local PCA 指定 k 参数：

-localpca.k 10

在上一个 ELKI 版本中有一个小错误，该参数被错误地标记为可选。这不是可选的。请注意，k 应显着大于数据维数，以提供稳定的 PCA 结果。

请注意，在鼠标示例等低维数据集上使用 COPAC 是没有意义的。